说白了，神经网络就是一个由微小单元（神经元）连接而成的多层系统。你可以把它想象成一条加工流水线。 数据从输入层流进去，经过好几层隐藏层的反复揉捏，最后从输出层吐出一个预测结果。 那里面到底发生了什么？ 其实就是步步精进的过程。 同样一份输入被反复处理，每经过一层，模型对它的理解就深一分。 比如在图像模型里：第一层可能只认识边缘或纹理；中间层开始看出形状或图案；深层则能识别出具体的物体。数智化转型网www.szhzxw.cn
这就是从“像素 → 形状 → 意义”的升华。 这里有个核心细节：神经元之间的每个连接都有一个权重 (Weight)。 你可以把权重看成是“重要性分数”，它决定了一个神经元对另一个的影响力。所谓训练模型，本质上就是不停地调整这些权重，直到模型能给出准确的结果。现在的模型疯狂到什么程度？ 那些大模型不只有几个权重，它们拥有数千亿个权重，没日没夜地把原始数据转化成人类能听懂的话。
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